深層学習（ディープラーニング）の画像処理技術が近年、非常に注目を集めています。
その理由は、人間の眼を超える処理能力の技術開発が行われており、日常の色々な場面でも画面処理の技術が応用されているからです。

AIの発達により深層学習（ディープラーニング）はより発展してきています。
深層学習とは、人間の脳と同じく、学習したり、記憶したりできる脳の神経経路「ニューラルネットワーク」を模範したものです。

その中で前述しているとおり、画像処置技術は人間でいうところの「眼」の機能を有しています。
本記事では深層学習（ディープラーニング）の画像処置技術について詳しく紹介します。

もし検査・検品工程などに画像処理システムを導入して、

• 省力化、省人化してコストダウンしたい
• 検査レベルを高めて品質価値を高めたい

というご希望がございましたら、お気軽に画処ラボまでお問い合わせください。ルール型画像処理からＡＩによる画像処理まで、ご希望に対して幅広い対応が可能です。

Youtubeチャンネルでも解説中！

1.深層学習（ディープラーニング）とは

深層学習（ディープラーニング）とは人間の脳と同じ神経回路を模範したコンピュータープログラムのことです。
例えば、近年話題になっている自動運転装置は、このコンピューターの深層学習（ディープラーニング）を使用しています。

前の車との距離を測ったり、停止標識を認識したり、スピードを抑制したりといった技術はコンピューターの深層学習（ディープラーニング）によるものです。
もともとコンピューターは、何も学習していないところからスタートし、数々の失敗を経験しながら、最終目標に達成します。

例えば、人間でいうと自転車を運転するとき、最初は乗れずに失敗を経験しながら段々と体と頭で覚えて、乗りこなせるようになります。
深層学習（ディープラーニング）もこれと同じく、数々の実験を繰り返して、成功パターンを覚えていく仕組みになっています。

そのため、人間の学習過程をそのままコンピューターに応用したものが深層学習（ディープラーニング）なのです。
現在で自動運転の他にも通話、タブレット、テレビ、掃除機ロボットなど色々な分野で深層学習（ディープラーニング）の技術が応用されています。

2.深層学習（ディプラーニング）と機械学習の違い

深層学習（ディープラーニング）とよく比べられる概念が機械学習です。厳密にいうと機械学習が最初に機械産業に登場し、その後さらに高い技術として深層学習（ディープラーニング）が登場しました。

機械学習と深層学習（ディープラーニング）の大きな違いは「認識能力」です。
例えば、色彩を認識する際に従来の機械学習では人間が機械に対して赤色や青色といった認識付けを行う必要がありました。
それに対し、深層学習（ディープラーニング）では、人間が定義づけしなくても識別可能となったのです。

その他、大きな違いは機械学習は猫の子供とライオンの子供を認識することができません。しかし、深層学習（ディープラーニング）は明確に区別することが可能です。
実は人間も猫の子供とライオンの子供を明確に区別するのは難しいと言われています。

そのため、どれだけ深層学習（ディープラーニング）の技術が高いかが分かりますね。

（１）深層学習におけるニューラルネットワークとは？

ニューラルネットワークとは人間の「神経構造」を模したネットワーク構造のことです。
人の脳は、学習機能があり、失敗から学んだり、階層別に物事を判断することができます。
これらの神経経路を人工知能でも行えるようにしたものがニューラルネットワークなのです。

ニューラルネットワークは大きく
・入力層
・出力層
・隠れ層

の層に分類できます。
これらも人間の脳の神経構造と同じ仕組みになっています。
インプットしてアウトプットしてフィードバックを行うことで、神経回路はより太く強固になります。

3.深層学習（ディープラーニング）と画像処理

深層学習（ディープラーニング）の本質ともいえる技術が画像処理技術です。
画像処理技術は人間の眼の機能をそのままAIに応用した技術と言い換えることができます。
前述した猫の子供を識別したり、色を識別したりすることが深層学習（ディープラーニング）では可能です。

機械による画像処理技術は1940年代ごろから存在し、古くではバーコードの読み取り技術などがそれに当たります。
その技術が発達したのが、画像処理技術です。
深層学習（ディープラーニング）の画像認識でできることは以下の３つ。

1.物体認識
2.顔認識
3.文字認識

上記をそれぞれ解説していきます。

（１）物体認識

物体認識とは、空間の中にある物体が存在するかしないかを識別します。
一枚の画像に写っている物体のカテゴリを分けたりする機能も物体識別の中に入ります。
これと似た技術に物体検出と呼ばれる技術がありますが、両者は併用して使うこともあり、似たような意味合いで用いられます。

（２）顔認識

顔認識は、画像に映る顔を識別して個人と特定する技術です。
例えばFacebookの投稿や、iphoneの顔認識機能にはこの技術が用いられています。
顔識別機能では似たような特徴を持つグループを作ったり、照合したりすることができます。

顔認識は以前では、意図的に表情を変えたり、髪型を変えたりすると識別されないということがありましたが、最新技術では、それらは全てクリアされ、さらには写真の画像から感情も読み取る技術が開発されています。

（３）文字認識

参照：https://www.toshiba-sol.co.jp/tech/sat/case/1902_2.htm

文字認識は、紙に書かれた手書きの文字や印刷された文字を識別できる技術です。
例えばブログ記事やユーチューブ投稿のサムネイル画像に書かれた文字を識別するなどといった分野で活用されています。

さらにSEO（検索エンジン最適化）の技術にも応用されており、Google社を始め古くから研究されていた分野です。
近年では翻訳機能などの分野での活用も期待されています。

4.深層学習（ディープラーニング）の画像処理の事例

では深層学習（ディープラーニング）の画像処理はどういった分野でどのように活用されているのでしょうか？
こちらでは活用事例をご紹介いたします。

（１）製造業における画像処理技術

製造業に代表される工場で画像処理技術は主に品質管理に使用されています。
ある工場では深刻な人手不足による品質管理の問題が発生していました。
しかし画像認識により、品質検査が可能になり、人手不足が解消されたという事例があります。

工場の品質管理では、「傷」や「かすり傷」あるいは「不良品」といった識別が必要です。
本来、これらの作業は人の眼で行っていましたが、それ同等の技術を有する画像処理により、高い品質管理が行えるようになりました。

※製造業向けAI・画像認識・分析技術の現場適用事例

（２）医療における画像処理技術

医療現場でも画像処理の技術は大いに活躍しています。
その代表的な例が病気の発見です。
ある病院では人間の目では発見が難しい胃の病気を、レントゲン写真から画像で認識しています。

高い画像処理技術を医療現場に用いることにより、早期の病気の発見や細部の治療も可能となります。
診断を行う際など、これから私たちの身近での活用が期待される分野です。

（３）農業における画像処理技術

意外なところですが、深層学習（ディープラーニング）の画像処理技術は農業でも活用されています。
使用されているのは主に色を認識する技術です。
これは主に収穫時期や野菜・果物の活用用途に使用されます。

例えば、トマトの場合だと、赤色の色合いにより、使う用途が分かれます。
赤く熟したトマトはジュースに使ったり、ケチャップに使ったりといった使い道が適しています。
逆にピンク色に近いトマトはサラダにして食べることが適しています。

これらの使い道を識別する際に画像処理技術が使用されているのです。

参考：https://www.jstage.jst.go.jp/article/jceeek/2011/0/2011_153/_pdf/-char/ja

（４）防犯における画像処理技術

深層学習（ディープラーニング）の技術の中でも画像処理技術が、役に立っている分野が防犯です。
例えば防犯カメラに映ったものが異常なものかどうか、識別することに利用されます。

また、高い画像処理技術により防犯カメラに映った人の顔から、個人を特定することも可能になりました。
人間の眼により近く、時にはそれ以上の認識技術を24時間、防犯カメラなどで使用することが可能となりました。

また、挙動不審の人物の特定など静止画ではなく動的な動きなどの詳細に認識できる技術が開発されています。

5.おすすめの画像処理メーカー5選

こちらでは深層学習（ディープラーニング）の画像処理技術を使用しているおすすめのメーカーを紹介します。

（１）画処ラボ（ガショラボ）

【所在地】
〒105-0004 東京都港区新橋5丁目35−10 新橋アネックス 2階
TEL：050-3733-3774
WEB問合せ：https://gasho-labo.jp/#contact
https://gasho-labo.jp/

【特徴】
検査の自動化に伴って画像処理装置の導入する際には、複数のセンサーメーカーと複数の画像処理機器メーカーを選択し、それぞれ検査対象によって個別対応する必要があります。

画処ラボは、メーカー横断での機器選定から判断プログラムの選定及び装置の設置構想までを⼀括で提案し、設置からサポートまで⼀元管理。

さまざまなメーカーから、照明は50種類、カメラ・レンズは30種類をとりそろえており、機器や画像処理プログラムの選定だけでなく、装置の構想・設置、サポートまで、ワンストップで相談が可能です。

YouTubeでも画像処理についてのわかりやすい記事を配信しており、画像処理の知見が多数あります。

（２）コベルコシステム株式会社「画像認識AIソリューション」

製造業で、画像認識を取り入れることで検査工程を、自動化できます。

（３）タクトピクセル株式会社「POODL（プードル）」

印刷業界で画像処理技術を取り入れたサービスが利用可能です。

（４）IBM「ITインストストラクチャー」

製造業にAIの画像認識技術を取り入れることで、目視検査や設備の故障予防が可能です。

（５）パナソニック「AI画像認識ソリューション」

慢性的な製造業の検査工程の人で不足を解消するために誕生したサービスです。

６．深層学習を用いた画像処理システム導入は画処ラボへ

深層学習（ディープラーニング）による画像処理技術は近年大きく進歩している分野です。
私たちの生活の中でも、スマートフォンやテレビなど身近なところで使用されています。

また、製造業や医療といった分野でも人の眼を超える認識技術により活用され、より技術の進歩が期待されます。

深層学習（ディープラーニング）とはもともと、私たちの脳の構造（ニューラルネットワーク）を模範した技術です。
その中で空間認識やものを判別する「眼」の機能を再現したものが画像処理技術です。

これからさらに色々な分野でこの技術が応用され、新たな技術の開発が期待できます。
画像処理システムの導入をご検討の際は、まずは画処ラボまでお気軽にお問合せください。

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